多媒体电子文件海量数据的分级存储

多媒体电子文件属于海量数据.为了保证对多媒体电子文件的有效存储及降低存储成本,一般需进行分级存储.本文从海量数据的分级存储,来探讨多媒体电子文件的分级存储方式.     

探析云计算的海量数据存储模型

随着互联网技术的飞速发展,产生的数据越来越多,这就对数据存储提出了更高的要求。在云计算技术的基础上,采用虚拟化技术和Hadoop技术,构建基于云计算的海量数据存储模型,从而将海量数据设置在Hadoop平台上,利用Mapreduce进行处理,并将海量数据存储在虚拟资源池中,从而有效地提高数据存储效率。     

云平台下动态任务调度人工免疫算法

针对云计算领域的任务调度问题,提出了一种基于人工免疫(AI)理论的云计算平台动态任务调度算法。该算法首先利用排队论迅速、粗略地确定云计算平台保持稳态的条件,并为后面的计算提供基础数据;然后利用人工免疫理论中的免疫克隆选择算法,搜索出为集群中各节点上的不同虚拟机分配计算资源的近似最优配置;算法中还加入了适当的负载平衡处理,它使抗体基因更加优良。模拟实验结果表明,该调度算法能有效提高收敛速度和精度,快速搜索到合理配置,提高了集群资源利用率。     

基于云计算的图书馆海量数据存储研究

基于云计算的数据存储技术改变了现代图书馆的管理模式,也更新了传统的信息服务方式。现代数字图书馆系统的构建将沿着网络信息服务产业的发展方向搭设,对以往的数据存储模式形成较大的冲击。该文就云计算环境下的图书海量数据存储技术进行研究,剖析现代数字图书馆的主要特征,以及对于云计算技术手段在图书馆数据管理中的应用现状做出分析,并且提出相应的指导性意见。     

基于云计算的图书馆海量数据存储研究

基于云计算的数据存储技术改变了现代图书馆的管理模式,也更新了传统的信息服务方式。现代数字图书馆系统的构建将沿着网络信息服务产业的发展方向搭设,对以往的数据存储模式形成较大的冲击。该文就云计算环境下的图书海量数据存储技术进行研究,剖析现代数字图书馆的主要特征,以及对于云计算技术手段在图书馆数据管理中的应用现状做出分析,并且提出相应的指导性意见。     

云平台下动态任务调度人工免疫算法

针对云计算领域的任务调度问题,提出了一种基于人工免疫(AI)理论的云计算平台动态任务调度算法。该算法首先利用排队论迅速、粗略地确定云计算平台保持稳态的条件,并为后面的计算提供基础数据;然后利用人工免疫理论中的免疫克隆选择算法,搜索出为集群中各节点上的不同虚拟机分配计算资源的近似最优配置;算法中还加入了适当的负载平衡处理,它使抗体基因更加优良。模拟实验结果表明,该调度算法能有效提高收敛速度和精度,快速搜索到合理配置,提高了集群资源利用率。     

基于多种云环境的任务调度算法综述

任务调度算法是云计算资源分配部署的核心方法。针对当前云计算发展面临的任务需求和数据量指数级增长的问题,重点对任务调度算法进行了系统的梳理和归纳,以云环境为分类依据,研究分析了单云、联盟云、混合云、多云四类调度算法。在单云环境中,从传统启发式、元启发式以及混合式任务调度算法角度进行阐述。在联盟云、混合云、多云环境中,从工作流和独立任务调度算法角度进行阐述。通过比较,总结了现有算法的优点、缺点以及优化性能,并形成结论性意见和开放性问题,为未来对容器云、数据云以及兼顾资源分配与任务调度算法的研究奠定基础。     

基于动态优先级和萤火虫行为的云任务调度算法

针对云环境下优先级任务调度容易出现的负载失衡问题,提出一种基于动态优先级和萤火虫行为的云任务调度算法(TS-PFB).该算法根据任务价值密度与执行紧迫性计算出动态优先级;模拟萤火虫行为,结合吸引度(ECT)和荧光亮度(负载约束)给出决策变量ρ;再按优先级高低依次将任务调度到最大ρ值所对应的可行VM上.实验结果表明,相比于Min-Min、Max-Min、HBB-LB算法,该算法减少了总任务的完成时间,均衡了VM的负载,降低了任务截止期错失率.     

基于云计算的海量大数据存储系统设计和实现

云计算技术是大数据存储、处理和管理的一项热门技术。随着互联网中海量数据的爆炸性增加,传统数据存储方式逐渐无法充分满足对海量数据存储的要求,而云计算中的云存储技术为海量数据存储提供了解决思路。为实现对海量数据的管理、存储以及智能分析,基于云计算技术对海量大数据的存储和管理等展开相应的研究,并根据Hadoop架构技术提出了一种新型的海量大数据存储系统设计方案,同时给出了各项模块的设计方案,增强了对海量大数据的高效存储、处理以及管理的能力。     

物联网海量数据的分布式存储算法

随着物联网技术的进一步发展以及应用规模的扩大,网络中的数据量呈几何级的疯狂增长,众多传感器终端的大量信源势必呈海量趋势.面对不断增长的数据,海量数据的存储不均匀的问题将成为限制物联网充分发展的＂瓶颈＂.本文结合分布式云存储系统的架构性优势,在其基础上针对物联网异类数据实时存取特点,在多个数据中心对海量数据进行边缘化存储处理.为此本文提出了一种点对点的分布式存储方案,在方案中物联网各数据中心间采用云架构分级式存储,通过存储信息的交互推动,使各数据中心协同工作,达到对物联网中原始数据流有序分散负载均衡.实验证明,本文提出的方案能够实现物联网中海量数据的边缘化存储和负载均衡.     

战术数据链动态轮询调度算法

战术数据链在现代战争中发挥着极其重要的作用.针对战术数据链系统报文传输的实时性,提出一种综合考虑队长和时延的动态轮询调度算法.该类算法的主要难点在于如何准确预测队列长度,为此,提出基于贝叶斯的预测模型.基于OPNET的仿真表明,相比于传统轮询调度算法,该算法能够更好的保证时延性能,同时对信道利用率也进行了一定的优化.     

基于动态关键路径的云工作流调度算法

为了提高资源行为动态异构的云环境中工作流任务的调度效率,提出了一种基于动态关键路径的工作流调度算法CWS-DCP。算法将工作流任务结构定义为有向无循环图DAG模型,改进了传统关键路径的一次性搜索模式,结合云资源可用性动态可变的特征,以动态自适应方式搜索关键路径,并确定关键任务。同时,在关键任务调度后,局部DAG的关键路径搜索根据资源可用性再次迭代更新,从而动态决策任务与资源间的调度方案。通过仿真实验,构建了三种不同类型的工作流结构作为测试数据源,并与其他六种同类型的启发式和元启发式算法进行了性能比较。实验结果表明,在资源可用性动态改变和工作流规模不断增大的情况下,CWS-DCP算法在多数工作流结构中均能得到执行跨度更好的调度方案和更少的调度开销。     

云计算中的数据放置与任务调度算法

在海量数据的云计算中,通常面临着数据传输时间长的问题.针对目前大多数数据放置与任务调度算法存在的副本静态性和传输标准精确度的不足,提出了一种动态调整副本个数、以时间作为衡量数据传输标准的数据放置与任务调度算法.该算法根据数据访问频率和存储大小,动态地调整副本个数,一方面减少了低访问率副本对存储空间的浪费;另一方面也减少了高访问率副本所需跨节点传输次数.考虑到节点间网络带宽的差异性,确定以数据传输时间作为传输衡量标准,提高了传输标准的精确度.实验结果表明,除了任务集和网络节点均较少的情况外,该算法均能有效地减少数据传输时间,甚至在任务集合和网络节点较多的情况下,能减少近50%的传输时间.     

服务质量感知的云系统数据副本恢复算法

针对云数据中心环境下的数据副本丢失问题,提出2种服务质量感知的数据副本恢复算法。基于数据副本的分布情况,在考虑数据副本安全规则的前提下,对数据安全等级进行划分,给出分阶段数据副本恢复算法。在此基础上,依据数据冷热程度,建立数据副本稀有度模型,设计稀有度感知的分阶段数据副本恢复算法。实验结果表明,与直接数据副本恢复算法相比,所提出的算法可有效提高云数据中心的应用服务质量及数据安全保障能力。     

云工作流系统中能耗感知的任务调度算法*

云工作流系统研究集中在工作流任务执行的时间效率优化,然而时间最优的任务调度方案可能存在不同能耗,因此,文中求解满足时间约束时能耗最优的调度方案。首先改进任务执行能耗模型,设计适用于评价任务调度方案执行能耗的适应度计算方法。然后基于精准调整粒子速度的自适应权重,提出解决任务调度能耗优化问题的自适应粒子群算法。实验表明,文中算法收敛稳定,调度方案执行能耗较低。     

社交网络数据动态聚类调度算法实现

社交网络数据的庞大规模与复杂结构增加了目标数据获取难度,为此,提出一种社交网络数据动态聚类调度算法,根据节点密度值计算节点距离值,得到Z-score标准化后的密度-距离值,将标签分配给密度-距离较大值的对应节点,完成中心点识别,构建标签种子区域,按照降序密度-距离值更新标签,优先把标签分配至重要节点,实现社交网络数据的...     

云数据中心基于负载权重的负载均衡调度算法

针对现有云数据中心的多维资源利用不均衡问题,提出基于资源负载权重的动态多资源负载均衡调度算法。算法结合服务器各维度资源动态负载情况,构造层次分析法（AHP）判断矩阵来处理多维资源对于负载均衡影响权重大小,在此基础上综合考虑任务资源需求,将任务放置到合适服务器来改善资源利用,实现资源间负载均衡。平台仿真显示新算法可有效提高利用率低的资源的利用效率,在提高整体资源利用率、降低资源间负载不均衡率方面有优势。     

基于网络感知的电网数据均衡动态关键路径调度算法

针对传统调度算法对电网数据调度负载不均衡、调度效果差的问题,提出了基于网络感知的电网数据均衡动态关键路径调度算法.依据电力网络的拓扑结构,选取与处理调度目标参数,结合随机均衡策略,动态迁移电网数据.充分考虑电网数据均衡动态属性,采用网络感知迭代均衡方法,进行电网数据归一化处理.依据均衡调度样本误差,确定最终负荷输出值....